arXiv论文：机器学习力场筛选非晶锂-三价金属氯化物固态电解质，16个体系全部快离子导体
arXiv 10月25日收录论文（2610.34505）用通用机器学习力场驱动分子动力学，对16种非晶Li-M(III)-Cl氯化物固态电解质进行计算筛选，发现全部体系室温下均具快速锂离子扩散能力，为全固态电池电解质选材提供图谱。
机器学习力场
共 4 篇，B910化工
ChemRxiv论文：机器学习力场评分媲美自由能微扰，药物先导化合物优化有望提速降本
ChemRxiv 9月24日预印本显示，机器学习力场（MLFF）评分在公共基准上对同系列配体亲和力排序的准确度可与自由能微扰（FEP）这一金标准方法相当，而计算成本大幅降低，为先导优化的高通量精确排序提供了新工具。
arXiv论文：机器学习力场精确计算非晶LiTaCl6固态电解质弹性性质，杨氏模量与实验定量吻合
8月29日提交至arXiv的研究用DFT训练的机器学习力场分子动力学方法，测得非晶超离子导体LiTaCl6的杨氏模量为2.84±0.26 GPa，与实验值2.91±0.32 GPa定量吻合，而传统静态方法误差超过170%。该工作为全固态电池用非晶电解质的力学设计提供了可靠计算范式。
FAPbI3钙钛矿低温下发现动力学捕获的孪晶畴网络态，热历史决定光电性能
研究结合大尺度分子动力学与DFT精度机器学习力场，揭示了FAPbI3的结构动力学。发现低温下存在动力学捕获的亚稳态孪晶畴网络，不是独立的体相多形体而是由浅层倾斜能与FA再取向动力学竞争决定的。该结构在空间上产生变化的电子无序，直接导致Urbach能在低温下反常增加。